FuseO1-Preview代表了大型语言模型（LLMs）能力的重大飞跃，通过将多个LLMs整合成一个更强大的模型

FuseO1-Preview代表了大型语言模型（LLMs）能力的重大飞跃，通过将多个LLMs整合成一个更强大的模型。这种创新方法结合了长长和长短推理技术，旨在提高在数学、编码和科学等复杂任务中的性能。这篇内容的亮点是这些合并模型在推理基准测试中胜过个别LLMs的表现。对于那些对人工智能和机器学习前沿感兴趣的人，特别是对如何结合模型以实现更优越推理能力的人，这篇内容是必读的。未来可能将知识融合与强化学习相结合，这表明这只是人工智能推理领域新一波进展的开始。- FuseO1-Preview是通过模型融合技术来增强大型语言模型（LLM）的System-II推理能力的初步尝试。 - 通过长-长推理融合和长-短推理融合两种方法，将不同推理LLM的知识和优势融合到一个统一的模型中。 - FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview模型在长-长推理融合中取得了显著的性能提升。 - FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Instruct-32B-Preview模型在长-短推理融合中表现出较强的性能。 - FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview模型在数学、科学和编码推理方面表现出优越性能。 - 未来的工作将探索不同规模和架构的LLM之间的模型融合方法，并结合强化学习方法来进一步提升推理能力。